● 每一阶段都选择局部最优,从而达到全局最优
● 没有固定套路,想不到反例,就试试贪心
● 想清楚什么是局部最优,能不能推导出全局最优即可
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● 假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。
● 对每个孩子 i,都有一个胃口值 g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j,都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i],我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。
● 贪心算法,让大胃口的孩子先吃大饼干
● 先排序,然后遍历孩子,如果大饼干都不符合要求,那更小的一定不行了,这样好处理;如果遍历饼干,从大到小遍历,大孩子不够吃但小孩子可能够,因此不行
● 或者遍历饼干,从小遍历,如果小孩子都不行,那这块饼干一定不可以
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int count = 0;
int index = s.length - 1;
for (int i = g.length - 1; i >= 0; i--) {
if (index >= 0 && g[i] <= s[index]) {
count++;
index--;
}
}
return count;
}
}
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● 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。
● 给定一个整数序列,返回作为摆动序列的最长子序列的长度。 通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。
● 有个很巧妙的做法,遍历数组,如果前一个比后一个大,up就是down+1,反之反过来,最后计算最大值
class Solution {
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
int n = nums.length;
if (n < 2) {
return n;
}
int up = 1;
int down = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) up = down + 1;
if (nums[i] < nums[i - 1]) down = up + 1;
}
return Math.max(up, down);
}
}
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● 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
● 从头开始遍历,每到一个数字,就加到sum上,然后更新max,一旦sum小于0,贪心直接向后看,sum置为0
● 多考虑好好想想,
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int sum = 0;
int max = nums[0];
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
max = Math.max(sum, max);
if (sum < 0) {
sum = 0;
}
}
return max;
}
}